نویسنده: آنکور گوپتا و سوگاتا اشوانی
تصویر توسط ویرایشگر
هوش مصنوعی نوید بسیار زیادی برای ایجاد انقلابی در دسترسی و در دسترس بودن شارژ خودروهای الکتریکی دارد. تقاضا برای شارژ EV در حال افزایش است زیرا صنعت حمل و نقل در حال تغییر گسترده به سمت وسایل نقلیه الکتریکی است. بیش از 6.5 میلیون خودروی برقی در سال 2021 در سراسر جهان فروخته شد که 9 درصد از فروش خودروهای سواری را به خود اختصاص داده است. این تعداد تا سال 25 باید از 2030 درصد تجاوز کند. یک تحلیل اخیر تخمین زده است که تعداد ایستگاه های شارژ مورد نیاز برای برآورده کردن تقاضای شارژ باید تا سال 10 2040 برابر افزایش یابد.1].
شکل 1: تقاضای پیش بینی شده برای ایستگاه های شارژ EV بر اساس نوع
الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند به ایجاد زیرساخت شارژ هوشمندتر و پاسخگوتر کمک کنند. با این حال، همانطور که ما از مزایا استقبال می کنیم، باید استقرار سریع را نیز دنبال کنیم، همچنین باید اطمینان حاصل کنیم که با ارزش هایی مانند انصاف، شفافیت و مسئولیت پذیری مطابقت دارد.
مجموعه دادههایی که به مدلهای هوش مصنوعی وارد میشوند، توصیههای خود را بر اساس پذیرش فعلی EV در آن مناطق، تقاضای EV و استفاده از شارژر مورد انتظار است. با این حال، برای اطمینان از اینکه ایستگاههای جدیدی که در شبکه قرار میگیرند، دسترسی منصفانه و عادلانه را ممکن میسازند، باید تعصب را بر اساس عوامل اجتماعی-اقتصادی کنترل کنیم.
همچنین مطالعات علمی بیشماری وجود دارد [2,3] که در مورد چگونگی استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای کمک به برنامه ریزان برای تصمیم گیری در مورد محل قرارگیری شارژرهای EV و نوع شارژرهایی برای نصب بحث می کند. طراحی شبکه شارژ EV یک مشکل پیچیده است و عوامل مختلفی از جمله در آن نقش دارند
محل شارژر، قیمت، نوع استاندارد شارژ، سرعت شارژ، تعادل شبکه انرژی و همچنین پیش بینی تقاضا. بیایید عمیقتر به جنبههای کلیدی که در آن هوش مصنوعی میتواند به ما در تصمیمگیری بهتر کمک کند، شیرجه بزنیم.
1. قرار دادن ایستگاه شارژ بهینه
هوش مصنوعی در پردازش مجموعه داده های گسترده و استخراج بینش های معنی دار برتر است. این قابلیت به ویژه هنگام تعیین مکان های بهینه برای ایستگاه های شارژ ارزشمند می شود. با تجزیه و تحلیل عواملی مانند الگوهای ترافیک، تراکم جمعیت و دادههای جغرافیایی، الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند ایستگاههای شارژ را به صورت استراتژیک برای به حداکثر رساندن دسترسی و راحتی کاربر قرار دهند.
برای مثال، ممکن است ایستگاه های شارژ EV در مسیرهای رفت و آمد شلوغ، نزدیک بزرگراه های اصلی، یا در مناطقی با غلظت بالای خودروهای الکتریکی مورد نیاز باشد. مناطق مسکونی و تجاری با تراکم بالا احتمالاً تقاضای بیشتری برای ایستگاه های شارژ EV دارند. هوش مصنوعی می تواند داده های جمعیت شناختی و نقشه های تراکم جمعیت را برای تعیین دقیق این مناطق تجزیه و تحلیل کند. برای تجزیه و تحلیل، مجموعه داده ها نیاز به ترکیب روندهای آینده در فروش خودروهای الکتریکی، رشد جمعیت و توسعه شهری دارند.
بهترین سایت برای ایستگاه های شارژ:
الگوریتم های هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ بسیار عالی هستند. آنها می توانند به تعیین بهترین مناطق برای ایستگاه های شارژ EV کمک کنند. در این ارزیابی جنبه های مختلفی در نظر گرفته شده است از جمله:
- الگوهای ترافیک: هوش مصنوعی به جریانهای ترافیک و سطوح ازدحام نگاه میکند تا مناطق با استفاده زیاد را شناسایی کند.
- تراکم جمعیت: اولویت به مکان هایی با تراکم جمعیت بالا داده می شود و بنابراین اطمینان از حداکثر دسترسی وجود دارد.
- داده های جغرافیایی: این شامل بررسی زمین فیزیکی و محدودیت های برنامه ریزی شهری برای قضاوت در مورد مناسب بودن آنها است.
- مکان های ایستگاه شارژ موجود: به منظور اشباع نشدن هر منطقه و حفظ یکنواختی.
- تحلیل پیشبینیکننده برای توسعه آینده: هوش مصنوعی از روندهای فروش خودروهای الکتریکی، تغییرات جمعیتی و توسعه شهری برای پیشبینی الزامات آینده استفاده میکند که برنامهریزی بلندمدت را هدایت میکند.
شکل 2: نقشه حرارتی توزیع ایستگاه شارژ EV در ایالات متحده را نشان می دهد
2. پیش بینی تقاضا
یک استراتژی موثر پیشبینی تقاضا برای بهینهسازی مکان و عملکرد ایستگاههای شارژ بسیار مهم است و به چند دلیل حیاتی ضروری است. اولاً، پیشبینی دقیق تقاضا امکان قرارگیری استراتژیک ایستگاههای شارژ را فراهم میکند. سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند با پیشبینی زمان و مکانهایی که نیاز به شارژ بالاترین مقدار را داشته باشند، توزیع جغرافیایی زیرساخت شارژ را بهینه کنند. این تضمین میکند که ایستگاههای شارژ بهراحتی در مناطقی با تقاضای بالا قرار دارند و دسترسی طیف متنوعی از کاربران را در مناظر شهری و روستایی ارتقا میدهد.
ثانیا، پیش بینی تقاضا به برنامه ریزی ظرفیت موثر کمک می کند. با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و ترکیب عواملی مانند تغییرات فصلی، الگوهای زمانی از روز و رفتارهای کاربر، هوش مصنوعی می تواند به تعیین ظرفیت بهینه برای هر ایستگاه شارژ کمک کند. این تضمین می کند که زیرساخت به گونه ای طراحی شده است که تقاضا را بدون ایجاد بار اضافی یا ناکارآمدی در شبکه برق برآورده کند. فهرست زیر عواملی است که به پیش بینی تقاضا کمک می کند.
- داده های تراکنش شارژ EV:
- جزئیات هر جلسه شارژ (زمان، مدت، مکان)
- انرژی مصرف شده در هر جلسه شارژ
- نوع شارژ (شارژ سریع، شارژ آهسته)
- داده های ترافیک و تحرک:
- داده های GPS از وسایل نقلیه برای درک الگوهای سفر
- داده های جریان ترافیک در مناطق مختلف و در زمان های مختلف روز
- جمعیت شناسی کاربر:
- سن، جنسیت، و محل سکونت کاربران EV
- آب و هوا:
- شرایط آب و هوایی می تواند الگوهای رانندگی را تحت تاثیر قرار دهد
- داده های اجتماعی و اقتصادی:
- سطوح درآمد
- شهر در مقابل مناطق روستایی
Predicting demand is crucial for user satisfaction. Users benefit from a charging infrastructure that aligns with their needs, minimizing wait times and providing a seamless experience. AI’s ability to analyze diverse datasets, including user behavior and preferences, allows for personalized and user-centric demand prediction, enhancing the overall satisfaction of EV owners
3. مدل های قیمت گذاری شارژ پویا
مدلهای قیمتگذاری ثابت سنتی ممکن است از پتانسیل کامل یک شبکه شارژ پویا و پاسخگو استفاده نکنند. هوش مصنوعی می تواند داده های بلادرنگ، از جمله تقاضای انرژی، بار شبکه و رفتار کاربر را برای پیاده سازی مدل های قیمت گذاری پویا تجزیه و تحلیل کند. این نه تنها استفاده از زیرساخت شارژ را بهینه میکند، بلکه کاربران را تشویق میکند تا در ساعات غیر اوج بار شارژ کنند و توزیع انرژی متعادلتر و پایدارتری را ترویج میکنند. یک مطالعه تحقیقاتی [4] در طرح قیمت گذاری پویا بر اساس بازی Stackelberg برای ایستگاه های شارژ EV منجر به این نتیجه شد که یک طرح قیمت گذاری خوب می تواند منجر به کاهش قیمت فروش ایستگاه شارژ و در عین حال افزایش سود ایستگاه شود. یک برد برد هم برای مصرف کننده و هم برای ارائه دهنده.
اجزایی که در مدل قیمت گذاری تغذیه می شوند:
- تقاضای انرژی و بار شبکه: الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند از داده های تقاضای برق بلادرنگ و بار شبکه استفاده کنند. در زمان تقاضای بالا، قیمت ها را می توان افزایش داد و بالعکس.
- رفتار و الگوهای کاربر: تجزیه و تحلیل دادههای شارژ تاریخی، از جمله فراوانی، مدت زمان و زمانهای ترجیحی برای شارژ، به پیشبینی رفتار آینده و تنظیم قیمتها بر اساس آن کمک میکند.
- زمان روز/هفته و فصلی: با توجه به الگوهای استفاده معمول در این دورهها، قیمتها میتوانند بر اساس زمان روز، روز هفته یا فصل متفاوت باشند.
- نوع شارژ (شارژ سریع در مقابل شارژ آهسته): نرخ های متفاوتی را می توان برای انواع مختلف شارژ تنظیم کرد.
شکل 4: قیمت گذاری برای ایستگاه های شارژ EV در ایالات متحده
مدل های قیمت گذاری پویا در مقرون به صرفه بودن و در دسترس بودن نقش دارند. سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی با ارائه قیمتهای پایینتر در ساعات کم مصرف یا زمانی که منابع انرژی تجدیدپذیر فراوان هستند، شارژ الکتریکی را برای طیف متنوعی از کاربران مقرونبهصرفهتر میکنند. این رویکرد با اصول انصاف مطابقت دارد و تضمین می کند که مزایای تحرک الکتریکی برای افراد در گروه های مختلف درآمد قابل دسترسی است.
پذیرش راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی در شارژ وسایل نقلیه الکتریکی (EV) به سرعت در حال پیشرفت است و مزایای بالقوه ای را در بهره وری، تجربه کاربر و مدیریت شبکه ارائه می دهد.
با این حال، این پیشرفت فناوری همچنین ملاحظات مهمی را در مورد عدالت الگوریتمی مطرح می کند. اطمینان از عادلانه و بی طرفانه بودن سیستم های هوش مصنوعی در شارژ خودروهای الکتریکی برای ارتقای دسترسی عادلانه به زیرساخت شارژ بسیار مهم است.
داده های متنوع و نماینده
To mitigate biases, it’s crucial to ensure that training data is diverse and representative of the entire user base. This involves collecting data from a broad range of geographic locations, demographic groups, and charging scenarios. Within each dataset biases present in the training data need to be identified and rectified. Below are the various aspects that need to be considered when picking the datasets:
- تنوع جغرافیایی:
- مناطق شهری و روستایی: ترکیب دادهها از محیطهای شهری و روستایی تضمین میکند که طرحهای شبکه شارژ فراگیر هستند و نیازهای جوامع مختلف را برآورده میکنند.
- آب و هوای مختلف: تغییرات آب و هوا بر رفتارهای شارژ و مصرف انرژی تأثیر می گذارد. مجموعه داده هایی که شرایط آب و هوایی متنوع را منعکس می کنند به مدل های هوش مصنوعی قوی کمک می کنند.
- تنوع جمعیتی:
- عوامل اجتماعی-اقتصادی: شامل داده ها از زمینه های مختلف اجتماعی-اقتصادی به جلوگیری از تعصبات کمک می کند و تضمین می کند که زیرساخت شارژ برای کاربران در سطوح مختلف درآمد قابل دسترسی است.
- ملاحظات فرهنگی: ترجیحات فرهنگی و تفاوت های سبک زندگی بر عادات شارژ تاثیر می گذارد. مجموعه دادههای متنوعی که تفاوتهای فرهنگی را در بر میگیرند به طراحیهای شبکه شارژ جامعتر کمک میکنند.
- تنوع خودرو:
- مدلهای مختلف EV: مدلهای مختلف خودروهای الکتریکی نیازمندیهای شارژ متفاوتی دارند. ترکیب دادهها از انواع خودروهای الکتریکی تضمین میکند که زیرساخت شارژ مطابق با مشخصات خودروهای مختلف است.
- فناوریهای شارژ: مجموعههای داده باید فناوریهای شارژ مختلف، از جمله شارژ سریع، شارژ استاندارد، و فناوریهای نوظهور را در نظر بگیرند تا طراحیهای شبکه را بر این اساس بهینه کنند.
- تنوع زمانی:
- تغییرات فصلی: رفتار شارژ می تواند در فصل متفاوت باشد. مجموعه داده هایی که فصول مختلف را پوشش می دهند، سیستم های هوش مصنوعی را قادر می سازند تا طرح های شبکه شارژ را با شرایط آب و هوایی متغیر تطبیق دهند.
- الگوهای زمان از روز: درک تغییرات در تقاضای شارژ در طول روز به بهینه سازی زیرساخت شارژ برای بازه های زمانی مختلف کمک می کند.
در حالی که ساخت یک مدل هوش مصنوعی برای پیشبینی تقاضا - فرض کنید پیشبینی میکنیم ایستگاه شارژ EV بعدی را کجا قرار دهیم، مهم است که یک مجموعه داده متنوع از جمله تمام ویژگیهای بالا را انتخاب کنیم.
پس از تنظیم ویژگی ها، دسترسی به تعادل مجموعه داده مهم است. یک مجموعه داده نامتعادل می تواند منجر به نتایج مغرضانه و مغرضانه شود. نمودارها داده های متعادلی را برای برخی از ویژگی های محوری مانند سن و ترجیح نوع خودرو نشان می دهند.
شکل 5: ویژگی های متوازن برای مدل قرارگیری ایستگاه شارژ EV بر اساس سن
شکل 6: ویژگی های متعادل برای مدل قرارگیری ایستگاه شارژ EV بر اساس نوع خودرو
شفافیت الگوریتمی
Transparency is a cornerstone of addressing bias in AI. Charging algorithms should be designed to be transparent, providing users with insights into how decisions are made regarding charging rates, optimal times, and other critical factors. Understanding the algorithm’s decision-making process fosters trust and allows users to hold charging providers accountable.
LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) plays a crucial role in enhancing the explainability of AI predictions. By creating interpretable models that approximate the predictions of complex machine learning models, LIME provides insights into how different features influence these predictions. For instance, in the context of EV charging station placement, LIME can help reveal the reasons behind a model’s recommendation to place a charging station- in the below explainer plot- the features that contribute positively to the prediction(placing an EV charging station at location x) is highly impacted by the socio-economic status. Traffic and population density negatively impact the prediction. This is just a hypothetical dataset and analysis, and real life predictions could deeply vary. The purpose of this plot is to show how powerful LIME can be to explain how a particular prediction is made- what features carry more importance vs the others.
شکل 7: هوش مصنوعی قابل توضیح برای پیشبینی ایستگاه شارژ EV با استفاده از LIME
EVI-Equity: Electric Vehicle Infrastructure for Equity Model توسعه یافته توسط NREL [5] ابزاری فوق العاده برای اندازه گیری ارزش زیرساخت شارژ خودروهای الکتریکی (EV) در سراسر کشور با استفاده از تجزیه و تحلیل جامع و با وضوح بالا است. این یک نقشه تجسمی فراهم می کند تا به ذینفعان اجازه دهد تا ویژگی های ارزش زیرساخت شارژ EV را بررسی کنند و بازرسی و درک نتایج را آسان کند. برای مثال هنگامی که در منطقه بزرگ شیکاگو اعمال می شود، نمودار زیر دسترسی متفاوت به شارژ و پذیرش EV مرتبط بر اساس درآمد و نژاد را نشان می دهد.
شکل 8: نتایج مدل EVI-Equity برای منطقه بزرگ شیکاگو
حفاظت از حریم خصوصی کاربران
با افزایش سریع وسایل نقلیه متصل، حجم فزاینده ای از داده ها از وسایل نقلیه به ابر منتقل می شود. این نه تنها شامل معیارهای خودرو مانند ظرفیت باتری، برد باقیمانده، تنظیمات کاربر مانند کنترل آب و هوا، بلکه معیارهای رفتار راننده مانند نرخ شتاب/ترمز، فیدهای ویدئویی و صوتی، فعالسازی سنسور ضد ترمز/خروج از خط است. این معیارها، در صورت استفاده ناعادلانه، می توانند برای ایجاد یک نمایه رفتاری برای راننده مورد استفاده قرار گیرند و به نوبه خود تعصب را به تصمیم گیری اضافه کنند.
از آنجایی که هوش مصنوعی این حجم عظیم از دادههای کاربر را برای بهینهسازی قرارگیری شبکه شارژ پردازش میکند، حفظ حریم خصوصی به یک نگرانی اساسی تبدیل میشود. اجرای اصول حفظ حریم خصوصی توسط طراحی تضمین می کند که زیرساخت شارژ مبتنی بر هوش مصنوعی به حریم خصوصی کاربر احترام می گذارد و با مقررات حفاظت از داده ها مطابقت دارد.
تکنیک های حفظ حریم خصوصی برای مدیریت مسئولانه داده ها:
- ناشناس سازی: ناشناس سازی شامل حذف یا رمزگذاری اطلاعات قابل شناسایی شخصی از جریان داده است. با جدا کردن داده ها از افراد خاص، ردیابی معیارها به یک محرک خاص بسیار دشوارتر می شود.
- تجمع: تجمیع شامل ترکیب چندین نقطه داده برای تشکیل خلاصه های تعمیم یافته است. بهجای پردازش معیارهای رفتار راننده، هوش مصنوعی میتواند الگوهای جمعآوری شده را در یک مجموعه داده بزرگتر تحلیل کند. این نه تنها از حریم خصوصی رانندگان فردی محافظت می کند، بلکه تضمین می کند که تصمیمات شبکه شارژ بر اساس روندهای جمعی به جای پروفایل های کاربر خاص است.
- حریم خصوصی متفاوت: حریم خصوصی دیفرانسیل نویز یا تصادفی را به نقاط داده فردی اضافه می کند و تعیین سهم یک کاربر در مجموعه داده را به چالش می کشد. این تکنیک تعادلی بین ابزار داده و حفاظت از حریم خصوصی ایجاد میکند و هوش مصنوعی را قادر میسازد تا بهینهسازیهای شبکه شارژ دقیق را بدون به خطر انداختن حریم خصوصی درایورها ایجاد کند.
- رمزگذاری هممورفیک: Homomorphic encryption enables computations on encrypted data without decrypting it. This technique allows AI to analyze encrypted driver behavior metrics, ensuring that the privacy of individual users is maintained throughout the optimization process. It’s a powerful tool for striking a balance between data-driven insights and privacy protection.
از آنجایی که پذیرش جهانی وسایل نقلیه الکتریکی (EVs) شتاب بیشتری می گیرد، شبکه های شارژ با هوش مصنوعی با فرصت های امیدوارکننده و مسئولیت های مهمی روبرو هستند. ماموریت آنها شامل ارائه راحتی و قابلیت اطمینان به رانندگان و در عین حال اطمینان از انعطاف پذیری شبکه های محلی، در عین حال اولویت دادن به عدالت و مسئولیت پذیری است. اگرچه چالشها پیچیده هستند، مزایای بالقوه آینده بسیار زیاد است، از هوای پاکتر و کاهش تغییرات آب و هوایی تا دستیابی به استقلال انرژی و تقویت توسعه مهارتهای نسل بعدی.
نقش محوری هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در تحقق این دیدگاه را نمی توان اغراق کرد. این فناوریها نوید هماهنگی شارژ سریالی و شخصیسازی شده را در مقیاس وسیع میدهند و میلیونها کاربر را تامین میکنند. با این حال، برای اطمینان از اعتماد عمومی، الگوریتمهایی که این سیستمها را هدایت میکنند باید بر اصول انصاف و شفافیت متمرکز شوند، و همه اینها در عین افزایش دسترسی و قابلیت اطمینان.
[1] رشد بازار شارژ خودروهای الکتریکی ایالات متحده: PwC
[2] نقش هوش مصنوعی در پذیرش انبوه وسایل نقلیه الکتریکی
[3] Data-driven smart charging for heterogeneous electric vehicle fleets – ScienceDirect
[5] EVI-Equity: Electric Vehicle Infrastructure for Equity Model | تحقیقات حمل و نقل و تحرک | NREL
سوگاتا اشوانی یک دانشمند داده کارکشته با پیشینه غنی در تجزیه و تحلیل و داده های بزرگ است. Swagata که در حال حاضر به عنوان دانشمند اصلی داده در Boomi فعالیت می کند، نقش مهمی در به کارگیری قدرت داده ها برای هدایت نوآوری و کارایی دارد. او در نقش خود نقش مهمی در پیشروی ابتکارات هوش مصنوعی مولد برای شرکت ایفا می کند. او همچنین سرپرست بخش SF Women in Data است، جایی که او ایجاد یک جامعه غنی برای زنان را برای تجلیل از زنان در نقشهای دادهای متنوع تشویق میکند.
آنکور گوپتا یک رهبر مهندسی با یک دهه تجربه در حوزه های پایداری، حمل و نقل، مخابرات و زیرساخت است. در حال حاضر سمت مدیر مهندسی Uber را دارد. در این نقش، او نقشی محوری در پیشبرد پلتفرم وسایل نقلیه Uber ایفا میکند و از طریق ادغام وسایل نقلیه برقی و متصل بههمراه، هزینه را به سمت آیندهای با آلایندگی صفر هدایت میکند.
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://www.kdnuggets.com/leveraging-ai-to-design-fair-and-equitable-ev-charging-grids?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=leveraging-ai-to-design-fair-and-equitable-ev-charging-grids
- :است
- :نه
- :جایی که
- 1
- 2021
- 2030
- 7
- 8
- a
- توانایی
- درباره ما
- بالاتر
- فراوان
- دسترسی
- دسترسی
- در دسترس
- بر این اساس
- حساب
- مسئوليت
- پاسخگو
- حسابداری (Accounting)
- دقیق
- دستیابی به
- در میان
- فعال سازی
- وفق دادن
- اضافه کردن
- خطاب به
- می افزاید:
- تنظیم کردن
- اتخاذ
- پیشرفت
- پیشبرد
- اثر
- سن
- تجمع
- AI
- مدل های هوش مصنوعی
- سیستم های هوش مصنوعی
- ایدز
- AIR
- الگوریتم
- الگوریتمی
- الگوریتم
- تراز می کند
- معرفی
- اجازه دادن
- اجازه می دهد تا
- در امتداد
- همچنین
- هر چند
- مقدار
- an
- تحلیل
- علم تجزیه و تحلیل
- تحلیل
- تجزیه و تحلیل
- و
- و زیرساخت
- پیش بینی
- هر
- اعمال می شود
- روش
- تقریبی
- هستند
- محدوده
- مناطق
- دور و بر
- مصنوعی
- هوش مصنوعی
- AS
- جنبه
- ارزیابی
- مرتبط است
- At
- سمعی
- دسترس پذیری
- اجتناب از
- به عقب
- زمینه
- پس زمینه
- برج میزان
- متعادل
- موازنه
- پایه
- مستقر
- باتری
- BE
- شود
- رفتار
- پشت سر
- بودن
- در زیر
- سود
- مزایای
- بهترین
- بهتر
- میان
- تعصب
- جانبدارانه
- تعصبات
- بزرگ
- بزرگ داده
- هر دو
- آوردن
- پهن
- بنا
- مشغول
- اما
- by
- CAN
- نمی توان
- قابلیت
- ظرفیت
- ماشین
- حمل
- تهیه کنید
- غذا
- باعث می شود
- باعث می شود
- جشن گرفتن
- سلول
- مرکز
- چالش ها
- به چالش کشیدن
- تغییر دادن
- متغیر
- فصل
- مشخصات
- بار
- شارژ
- ایستگاه های شارژ
- شیکاگو
- پاک کننده
- اقلیم
- تغییر آب و هوا
- ابر
- جمع آوری
- Collective - Dubai Hills Estate
- ترکیب
- تجاری
- جوامع
- انجمن
- رفت و آمد
- شرکت
- پیچیده
- جامع
- مصالحه
- محاسبات
- نگرانی
- نتیجه
- شرایط
- ازدحام
- متصل
- ملاحظات
- در نظر گرفته
- با توجه به
- محدودیت ها
- مصرف
- مصرف کننده
- مصرف
- زمینه
- کمک
- کمک می کند
- سهم
- کنترل
- راحتی
- به راحتی
- بنیاد
- میتوانست
- پوشش
- طراحی شده
- ایجاد
- ایجاد
- بحرانی
- بسیار سخت
- فرهنگی
- سرپرستی
- جاری
- در حال حاضر
- لبه برش
- داده ها
- نقاط داده
- حفاظت از داده ها
- دانشمند داده
- داده محور
- مجموعه داده ها
- روز
- دهه
- تصمیم گیری
- تصمیم
- تصمیم گیری
- تصمیم گیری
- عمیق تر
- عمیقا
- تقاضا
- جمعیتی
- جمعیت
- چگالی
- عزیمت، خروج
- گسترش
- طرح
- طراحی
- طراحی
- طرح
- مشخص کردن
- تعیین
- توسعه
- پروژه
- تفاوت
- مختلف
- بحث و تبادل نظر
- متفاوت
- متمایز
- توزیع
- شیرجه رفتن
- مختلف
- تنوع
- حوزه
- راندن
- راننده
- درایور
- رانندگی
- مدت
- در طی
- پویا
- هر
- ساده
- موثر
- بهره وری
- برقی
- خودرو الکتریکی
- وسایل نقلیه الکتریکی
- برق
- سنگ سنباده
- فن آوری های نوظهور
- قادر ساختن
- را قادر می سازد
- را قادر می سازد
- شامل
- تشویق می کند
- رمزگذاری
- رمزگذاری
- انرژی
- مصرف انرژی
- مهندسی
- افزایش
- اطمینان حاصل شود
- تضمین می کند
- حصول اطمینان از
- تمام
- محیط
- متساوی
- انصاف
- ضروری است
- برآورد
- اتر (ETH)
- EV
- حتی
- evs
- معاینه کردن
- در حال بررسی
- مثال
- تجاوز
- توسعه
- انتظار می رود
- تجربه
- توضیح دهید
- قابل توضیح
- AI قابل توضیح
- چهره
- عوامل
- منصفانه
- عدالت
- خارق العاده
- FAST
- امکانات
- ثابت
- جریان
- جریانها
- برای
- فرم
- پرورش دادن
- پرورش دهنده
- فرکانس
- از جانب
- ثروتمند شدن
- کامل
- آینده
- عایدات
- بازی
- جنس
- تعمیم یافته
- تولید می کنند
- مولد
- هوش مصنوعی مولد
- جغرافیایی
- داده
- جهانی
- گوگل
- گراف
- نمودار ها
- بیشتر
- توری
- گروه ها
- شدن
- رشد
- راهنمایی
- گوپتا
- اداره
- سخت تر
- دهنه
- بهره برداری
- آیا
- he
- کمک
- کمک می کند
- او
- زیاد
- کیفیت بالا
- بالاتر
- بالاترین
- خیلی
- بزرگراه ها
- تاریخی
- نگه داشتن
- دارای
- ساعت ها
- چگونه
- اما
- HTTPS
- شناسایی
- شناسایی
- if
- نشان می دهد
- نامتعادل
- عظیم
- تأثیر
- نهفته
- انجام
- اجرای
- اهمیت
- مهم
- in
- شامل
- از جمله
- شامل
- درآمد
- ترکیب کردن
- گنجاندن
- افزایش
- افزایش
- استقلال
- فرد
- افراد
- صنعت
- ناکارآمدی
- نفوذ
- اطلاعات
- شالوده
- دم کرده
- ابتکارات
- ابداع
- بینش
- نصب
- نمونه
- در عوض
- ادغام
- اطلاعات
- به
- پیچیده
- شامل
- IT
- قاضی
- تنها
- kdnuggets
- کلید
- بزرگتر
- رهبری
- رهبر
- برجسته
- یادگیری
- رهبری
- سطح
- بهره برداری
- زندگی
- سبک زندگی
- احتمالا
- اهک
- لینک
- ذکر شده
- بار
- محلی
- واقع شده
- محل
- مکان
- دراز مدت
- مطالب
- کاهش
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- ساخته
- حفظ
- عمده
- ساخت
- ساخت
- مدیریت
- مدیر
- نقشه
- نقشه ها
- بازار
- توده
- پذیرش دسته جمعی
- عظیم
- بیشینه ساختن
- بیشترین
- ممکن است..
- معنی دار
- اندازه گیری
- دیدار
- متریک
- قدرت
- میلیون
- میلیون ها نفر
- به حداقل رساندن
- ماموریت
- کاهش
- کاهش
- تحرک
- مدل
- مدل
- حرکت
- بیش
- چندگانه
- باید
- بی شمار
- در سرتاسر کشور
- هدایت
- نزدیک
- نیاز
- ضروری
- نیازهای
- منفی است
- شبکه
- جدید
- بعد
- نسل بعدی
- سر و صدا
- تفاوت های ظریف
- عدد
- of
- ارائه
- on
- فقط
- عمل
- فرصت ها
- بهینه
- بهینه سازی
- بهینه سازی
- بهینه سازی می کند
- بهینه سازی
- or
- ارکستراسیون
- سفارش
- دیگر
- دیگران
- روی
- به طور کلی
- بیش از حد
- برترین
- ویژه
- ویژه
- الگوهای
- برای
- دوره ها
- شخصی
- شخصا
- فیزیکی
- پس مانده
- محوری
- محل
- قرار داده شده
- کاریابی
- اماکن
- دادن
- برنامه ریزی
- سکو
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- بازی
- نقش
- طرح
- نقطه
- جمعیت
- موقعیت
- مثبت
- پتانسیل
- قدرت
- شبکه برق
- قوی
- پیش بینی
- پیش بینی
- پیش گویی
- پیش بینی
- تنظیمات
- مرجح
- در حال حاضر
- قیمت
- قیمت
- قیمت گذاری
- مدل قیمت گذاری
- اصلی
- از اصول
- اولویت بندی
- اولویت
- خلوت
- مشکل
- روند
- فرآیندهای
- در حال پردازش
- مشخصات
- پروفایل
- سود
- پروژه
- پیش بینی
- وعده
- امید بخش
- ترویج
- حفاظت
- ارائه دهنده
- ارائه دهندگان
- فراهم می کند
- ارائه
- عمومی
- اعتماد عمومی
- هدف
- PWC
- نژاد
- افزایش
- تصادفی بودن
- محدوده
- اعم
- سریع
- سریعا
- نرخ
- نرخ
- نسبتا
- واقعی
- زندگی واقعی
- زمان واقعی
- داده های زمان واقعی
- دلایل
- توصیه
- توصیه
- اصلاح شد
- کاهش
- بازتاب
- با توجه
- منطقه
- مقررات
- قابلیت اطمینان
- باقی مانده
- برداشت
- تجدید پذیر
- انرژی تجدید پذیر
- نماینده
- ضروری
- مورد نیاز
- تحقیق
- مسکونی
- حالت ارتجاعی
- احترام می گذارد
- مسئولیت
- مسئوليت
- پاسخگو
- نتایج
- فاش کردن
- انقلابی
- غنی
- طلوع
- تنومند
- نقش
- نقش
- مسیرها
- روستایی
- مناطق روستایی
- s
- پادمان
- حراجی
- رضایت
- گفتن
- مقیاس
- سناریوها
- طرح
- علمی
- دانشمند
- بدون درز
- فصل
- فصلی
- چاشنی
- فصل
- امن
- فروش
- حسی
- خدمت
- جلسه
- تنظیم
- تنظیمات
- چند
- او
- تغییر
- شیفت
- باید
- نشان
- نمایشگاه
- قابل توجه
- به طور قابل توجهی
- تنها
- سایت
- مهارت ها
- کند
- هوشمند
- دقیق
- So
- اجتماعی و اقتصادی
- فروخته شده
- مزایا
- برخی از
- منابع
- تنش
- خاص
- مشخصات
- سرعت
- گسترش
- سهامداران
- استاندارد
- ایستگاه
- ایستگاه ها
- وضعیت
- استراتژیک
- استراتژیک
- استراتژی
- جریان
- جریان
- اعتصاب
- مطالعات
- مهاجرت تحصیلی
- چنین
- پایداری
- قابل تحمل
- انرژی پایدار
- سیستم های
- تکنیک
- تکنیک
- فنی
- فن آوری
- ارتباط از راه دور
- نسبت به
- که
- La
- نمودار
- شان
- آنجا.
- اینها
- آنها
- این
- کسانی که
- از طریق
- سراسر
- بدین ترتیب
- زمان
- بار
- به
- ابزار
- طرف
- رد
- ترافیک
- آموزش
- معامله
- شفافیت
- شفاف
- حمل و نقل
- سفر
- روند
- اعتماد
- نوع
- انواع
- نوعی
- حال بارگذاری
- بی طرفانه
- تحت عمل قرار می گیرد
- فهمیدن
- درک
- شهری
- us
- استفاده
- استفاده
- کاربر
- سابقه کاربر
- حریم خصوصی کاربر
- کاربر محور
- کاربران
- استفاده
- با استفاده از
- سودمندی
- استفاده کنید
- ارزشمند
- ارزشها
- تغییرات
- تنوع
- مختلف
- متفاوت
- وسیع
- وسیله نقلیه
- وسایل نقلیه
- در مقابل
- قابل اعتماد
- معاون
- تصویری
- دید
- تجسم
- vs
- صبر کنيد
- we
- هوا
- هفته
- خوش آمد
- خوب
- بود
- چی
- چه زمانی
- در حین
- اراده
- پیروزی برنده
- با
- در داخل
- بدون
- زنان
- در سرتاسر جهان
- خواهد بود
- X
- زفیرنت